KI in der Softwareentwicklung: Nur noch 25 Prozent sparen zehn Stunden

Der Einsatz von Werkzeugen auf Basis künstlicher Intelligenz in der Softwareentwicklung führt nicht mehr im selben Ausmaß zu messbaren Zeitgewinnen wie zuvor.

Eine am 21. Oktober 2026 vorgestellte Studie des Softwareherstellers Atlassian mit dem Titel „State of Developer Experience 2026“, für die weltweit mehr als 1100 Fachkräfte und gut 400 Führungskräfte befragt wurden, dokumentiert eine deutliche Verschiebung.

Zwar gaben 87 Prozent der befragten Fachleute an, dass KI-Werkzeuge ihnen dabei helfen, Code schneller zu schreiben. Allerdings bezifferten nur noch 25 Prozent der Befragten ihre wöchentliche Zeitersparnis auf mindestens zehn Stunden. Im Vorjahr hatte dieser Anteil noch bei 68 Prozent gelegen.

Mehr Code erzeugt zusätzlichen Review-Aufwand

Hinter dem Rückgang der effektiven Zeitersparnis stehen wachsende Folgeaufwände im Entwicklungsprozess. Laut der Erhebung von Atlassian bemerken 72 Prozent der Teilnehmenden höhere Reibungsverluste im gesamten Zyklus.

Rund 65 Prozent der Fachkräfte berichteten von zusätzlichem Arbeitsaufwand, der durch die notwendige Überprüfung des KI-generierten Codes entsteht. Zudem fühlen sich 51 Prozent durch die Informationssuche und 50 Prozent durch Besprechungen ausgebremst.

Diesen Trend untermauert eine Untersuchung der Harvard University in Kooperation mit Jellyfish vom 21. Oktober 2026, die Daten von 718 Unternehmen und rund 300 Millionen Arbeitsevents zwischen Januar 2021 und März 2026 analysierte.

Reine Programmierassistenten steigerten demnach die Anzahl geschriebener Codezeilen um 12 Prozent und Commits um 9 Prozent, ohne dass die Zahl der gelösten Jira-Tickets pro Mitarbeiter anstieg. Beim Einsatz autonomerer KI-Agenten wuchsen die Codezeilen um 30 Prozent und Commits um 20 Prozent, während die gelösten Tickets um 12 Prozent zulegten.

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Zugleich verlängerte sich jedoch die Zeit für Pull-Request-Reviews um 49 Prozent, die Anzahl der Kommentare pro Review stieg um 53 Prozent, und der Anteil überarbeitungsbedürftiger Pull-Requests verdoppelte sich.

Reibungsverluste belasten auch Open-Source-Projekte

Ähnliche Beobachtungen gibt es im Open-Source-Bereich. Linux Foundation Research schätzte in einer Untersuchung vom 20. Oktober 2026 auf Basis von 111 Rückmeldungen, dass rund 25 Prozent der eingehenden Beiträge minderwertiger, KI-generierter Natur seien.

Bei Projekten mit mehr als 50 Mitwirkenden lag dieser Schätzwert bei 31 Prozent. Zwar sahen 52 Prozent der Befragten Zeitersparnisse beim Schreiben von Code, bei komplexen Aufgaben benötigten 21 Prozent jedoch mehr Arbeitszeit.

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Auch interne Daten des KI-Unternehmens Anthropic vom 16. Oktober 2026 veranschaulichen die Verlagerung der Arbeitsschritte. Interaktive Sitzungen mit dem System Claude bestanden zu rund 80 Prozent aus Wartezeit auf menschliche Eingaben.

Die sogenannte Meta-Arbeit zur Verwaltung von KI-Agenten stieg von 10 Prozent auf 22 Prozent der Sitzungen an. Zwar verfünffachte sich die Zahl der Code-Commits pro Entwickler über einen Zeitraum von sechs Monaten, ein messbarer Geschäftsnutzen war damit jedoch nicht automatisch belegt.

Fehlende Gesamtstrategien in den Unternehmen

Die Ursachen für ausbleibende Produktivitätseffekte liegen oft in organisatorischen Rahmenbedingungen. In der Atlassian-Studie gaben lediglich 17 Prozent der Fachkräfte und 23 Prozent der Führungskräfte an, dass in ihrem Betrieb eine definierte KI-Strategie existiert.

Laut Vertretern von SAP, darunter Vorstandsmitglied Thomas Saueressig, müssen Unternehmen KI-Technologien in funktionierende Prozesse einbinden und belastbare Governance-Strukturen schaffen. Individuelle Zeitgewinne einzelner Mitarbeiter schlagen sich nicht automatisch in messbaren Fortschritten für die Gesamtorganisation nieder.

Wie eine Analyse der Computerwoche hervorhebt, beschleunigen Werkzeuge zwar einzelne Tätigkeiten, der eigentliche Engpass verbleibt jedoch in unveränderten Entscheidungswegen und manuellen Prüfschleifen. Ohne eine Anpassung der internen Arbeitsabläufe droht der erhoffte Nutzen der Technologie durch nachgelagerte Kontrollen verloren zu gehen.